文献述评-2009-tellmeaboutit

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1、心理学院本科生课程论文（2012至2013学年度第一学期）题目TellMeAboutIt:NeuralActivityElicitedbyEmotionalPicturesandPrecedingDescriptions文献述评科目心理学研究方法姓名接园专业应用心理学学号200941000111简短评语成绩：授课教师签字：TellMeAboutIt:NeuralActivityElicitedbyEmotionalPicturesandPrecedingDescriptions文献述评一、问题提出与研究

2、假设这篇文献的问题提出主要是通过对前人的研究的参考，从中发现了前人关于这个研究的进展以及还有些研究的不足，在此基础上立足前人的研究支持上，提出自己要进一步要研究的问题，并且阐述了继续进行这一研究的重要意义与可行性，整个问题的提出思路清晰，结构严谨，是一个规范的问题提出。正如，TellMeAboutIt:NeuralActivityElicitedbyEmotionalPicturesandPrecedingDescriptions这篇文献中，研究者发现前人研究表明可能调节情绪的重要刺激通过操纵他们呈现的

3、环境进行。并且用ERPs探索是否环境操纵能调节对不愉悦刺激的反应。这就增加了实验中的可测量的科学性。在FotiandHajcak(2008)的研究中发现不愉悦图片描述为中性时比不愉悦图片描述成消极时引发较小的顶骨正性波，这说明可能通过把不愉悦图片描述的不那么消极调节了大脑的电反应。但是研究者发现，FotiandHajcak(2008)的研究在先前的中性图片中没有操纵情绪环境，所以通过内在和外在因素引发的一个时间过程的直接对比和神经活动的大小是不可能的。另外，因为只有不愉悦图片被做成两种描述，ERP的振幅

4、调节是不清晰的。在前人研究中存在的一系列的不足以及质疑的情况下，研究者在FotiandHajcak(2008)的研究的基础上提出了自己更加完善与科学的实验设计。通过充分交叉的描述（中性，消极）和图片类型（中性，不愉悦），我们为了比较内在和外在的相对影响用ERP成分能更好的表示外在因素的机制。此外，因为ERPs的窗口和峰值鉴别忽略了大量的波形重叠(Donchin&Heffley,1979)，致使它更难辨别分享的暂时的和空间特征的成分，我们在“自底向上”型没有折叠的暂时或空间的数据的先验项目中用时空PCA导

5、出成分。通过问题的提出确定了本研究的实验假设：作为快速的首字母注意索引分配，假设图片类型将主要调节（不愉悦图片比中性图引出更大的振幅）早期顶骨正波。此外，因为内在和外在的因素改变情绪的重要刺激，假设这些效果将操作分析影响ERP的振幅。二、研究方案1、刺激材料本研究的刺激材料主要是图片，因此图片的来源，以及使用图片的信效度对于整个实验来说都是十分重要的，本研究的图片材料都是来自过激情绪图片系统，这就保证了图片这一实验材料的有效性。但是在图片呈现前的中性和消极描述，这一材料其中消极的描述采用的是前人研究中使

6、用过的，这有文献依据，说明信效度是可靠的，但是中性描述是研究者自行编制的，虽然附录里有，可是也要进行前测，否则，这些中性描述的信效度是值得怀疑的，这也就为本研究增加了无关变量。视觉和听觉刺激的呈现都有专用软件（神经行为系统Inc.,Albany,CA），这个在本研究中已详细说明，并且被试的作为距离以及视角都已报告，这为以后的研究者提供了参考。最后，在每张图片呈现后的自我评价模型（Lang,1980）用的前人研究中用过的这也增加了研究的严谨性。2、程序。整个实验程序写得很详细，包括任务执行的前后，以及任务

7、中练习的次数，都写了出来，这对以后研究很有帮助。另外对脑电图扫描仪的使用与记录也很详细，这一系列的严谨程序为整个实验的的科学有效奠定了基础。设计中说有100张图包含50个中性，50个不愉悦的图片，虽然每25张图片后会休息，但每位被试要做如此多的图片会不会产生疲劳效应还是值得思考的。能否在不改变实验效果的前提下，精简些图片，增加被试的实验效果呢。三、数据收集与处理搜集的数据全都用SPSS（16.0）综合的线性模型软件进行统计学数据分析。ERP成分用时空PCA量化，所有随后的数据是根据所有时间点和电极点的活

8、性电位区分模式呈现。这样能够使搜集的数据得到充分合理有效地利用，并且能够准确的的进行合理的分析，这样有助于得出精确地的研究结果，并且能够为整个研究的结论服务。四、总结纵观TellMeAboutIt:NeuralActivityElicitedbyEmotionalPicturesandPrecedingDescriptions的整个研究，这一研究总体来说是一个值得参考和借鉴的研究。从实验问题的提出与研究假设的确立，到实验程序的实施与数据的收